Учебное пособие – Казань: Изд. КГТУ, 2010. – 126 с.Излагаются теоретические основы и методика применения методов многомерного статистического анализа. Рассмотрены методы: кластеризации (кластерный анализ), идентификации (дискриминантный анализ), выявления статистической зависимости (корреляционно-регрессионный анализ) и снижения размерности многомерного пространства факторов (факторный анализ). Изло-
жение иллюстрируется решением практических задач при использовании интегрированной системы Statistica 8.0.
Для студентов вузов направления «Информатика и вычислительная техника», аспирантов, преподавателей и специалистов, занимающихся вопросами компьютерного моделирования и многопараметрического анализа данных.СОДЕРЖАНИЕВведение
1. Кластерный анализ
1.1. Задача кластерного анализа
1.2. Меры расстояния между кластерами
1.3. Методы кластерного анализа
1.4. Методика решения задачи при использовании кластерного анализа
1.5. Задания для самостоятельной работы
2. Дискриминантный анализ
2.1. Дискриминантные функции
2.2. Проведение дискриминантного анализа и интерпретация результатов
2.3. Интерпретация дискриминантных функций
2.4. Методика решения задачи методом дискриминантного анализа
2.5. Обобщенный дискриминантный анализ
2.6. Задания для самостоятельной работы
3. Корреляционно-регрессионный анализ
3.1. Корреляционный анализ
3.2. Линейный регрессионный анализ
3.3. Методика решения задачи методом корреляционно-регресссионного анализа
3.4. Автокорреляция последовательности
3.5. Методика решения задачи при использовании автокорреляции
3.6. Задания для самостоятельной работы
4. Факторный анализ
4.1 Модель факторного анализа
4.2 Статистическое оценивание факторных нагрузок и остаточных дисперсий
4.3. Метод главных компонент
4.4. Задача о количестве факторов
4.5. Методика решения задачи факторного анализа
4.6. Задания для самостоятельной работы
Список использованной литературы
